[发明专利]一种基于替代模型的VIC参数多目标方法

说明书

本发明涉及一种基于替代模型的VIC参数多目标方法，是基于ε‑NSGAII多目标优化方法和替代模型针对VIC模型的参数率定方法，包括：(1)利用ε‑NSGAII多目标优化算法收敛VIC模型参数以选取神经网络训练样本；(2)以生成的样本，采用Adaboost‑BPNN方法构造替代模型；(3)利用ε‑NSGAII多目标优化算法优化对替代模型参数进行优化，所得结果即最终模型率定结果。本发明方法考虑了ε‑NSGAII多目标优化方法快速收敛的特性以及Adaboost‑BPNN算法计算快速且稳定的特点，加速了VIC模型的参数率定速度，显著地缩短了VIC模型(Variable Infiltration Capacity Macroscale Hydrologic Model)参数率定所需的时间，极大地节省了在VIC模型参数率定时所需的算力。

技术领域

本发明属于水文模型领域，涉及一种VIC水文模型参数率定的新方法，尤其涉及一种基于替代模型的VIC参数多目标方法。

背景技术

VIC模型(Variable Infiltration Capacity Macroscale Hydrologic Model)是一种大尺度分布式水文模型，由华盛顿大学、加利福尼亚大学伯克利分校以及普林斯顿大学共同开发。VIC模型将流域划分为网格形式，在网格内以水量平衡和能量平衡的原理进行水文模拟，具有较好的模拟性能。

在水文模型建立时，模型中有些参数往往无法进行实际测量，因此需要根据实际流量等数据对水文模型中这些无法测量的参数进行率定。VIC模型作为大尺度分布式水文模型，其格点计算量很大，单次运行时间较长。在采用优化算法进行自动参数率定时常常需要进行数万次的模型调用，尤其随着率定参数和率定目标函数个数的增加，VIC模型调用次数也会随之增加，这在模型建立过程中造成了极高的计算代价。

发明内容

为解决现有技术不足，本发明的目的在于提供一种基于替代模型的VIC参数多目标方法，以提高VIC模型参数率定的效率，在算力条件较低的情况下高效、准确地对VIC模型参数进行自动率定，有效地降低计算代价。

为实现上述目标，一种基于替代模型的VIC参数多目标方法，将所研究流域划分网格，结合SRTM3数字地形高程模型、WESTDC系列土地覆盖数据产品、HWSD世界土壤数据库的地理信息、该流域及周围气象站点降雨、辐射、湿度、气压、温度的气象数据，建立大尺度分布式水文模型--VIC模型，将所研究流域历年日径流量序列用于模型参数率定，其中部分日径流量序列用作模型参数验证，模型中待率定的参数主要有7个参数，包括：基流分割比(Ds)、基流最大速度(Dsmax)、非线性基流发生时的最大土壤蓄水容量因子(Wx)、下渗参数(binfil)、第二层土壤深度(d2)、第三层土壤深度(d3)、雪糙率(Sr)；率定的目标函数为所研究流域的模拟径流序列与实际径流序列的纳西效率系数(NSE)和偏离度(Bias)；包括如下步骤：

1)利用ε-NSGAII算法选取样本，利用Adaboost-BPNN方法构造二阶段VIC水文模型替代模型。

2)采用ε-NSGAII算法率定替代模型参数。

上述技术方案中，步骤1)中二阶段替代模型的具体定义为：

1)根据模型率定的特征参数，替代模型可以表示为待率定参数与纳西效率系数(NSE)和偏离度(Bias)的函数关系，如下所示：

NSE＝g₁(x)

Bias＝g₂(x)

2)优化算法最终会将序列的纳西效率系数(NSE)最终集中到1附近，通常取0.8-1，偏离度(Bias)集中在0附近，通常为0-0.2，因此将该范围定义为较优范围。在较优范围内，希望替代模型的计算结果更加精确。